Mathematics/Linear Algebra

[Linear Algebra] 선형 변환

언킴 2021. 7. 21. 16:01
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edwith 주재걸 교수님의 강의를 참고했다.

 

 

Transformation 을 다루기 전에 기본적으로 알아야할 개념들 먼저 알아보자.

Domain : 정의역이라고 하며 x의 모든 값

Codomain : 공역

Image : x가 주어졌을 때 mapping되는 y를 지칭

Range : 치역

 

함수는 아래의 화살표 관계에서 정의역의 하나의 원소에 대해 딱 하나의 값으로만 매핑되어야 한다. 그리고 정의역 내의 x값은 모두 Codomain에 속해있어야 한다. image가 하나가 아니라면 함수라고 부를 수 없다. x는 항상 unique하게 define 된다. 

 

 

 

 

 

Linear Transformation은 무엇인가?

어떤 Function 혹은 mapping이 Linear라고 한다면 아래의 조건을 만족할 때 Linear Transformation이라 부른다.

 

T(cu + dv) = cT(u) + dT(v

 

한 가지 예를 들어보자. y=3x+2는 선형변환일까? u=1,v=2라고 하면 T(3*1 + 4*2) = 3T(1) + 4T(2)가 되어야 한다. T(11) 15 + 32 이기 때문에 우리가 일반적으로 알고 있는 회귀식과 선형대수의 선형결합과는 차이가 있다. y=3x+2 형태로 feature와 bias term 까지 표현된 값은 Linear Transformation 이라고 부르지 않는다. 하지만 이 경우를 다음과 같은 트릭을 사용하면 선형결합으로 부를 수 있다. 

 

위 경우 정의역과 공역은 T : R1R1  가 된다. [32][x1]=3x+2로 표현하면서 정의역과 공역을 T : R2R1 로 선형결합의 형태로 바꿀 수 있다. 지금의 방식으로 위 문제를 다시 풀어보자. 

 

T(3[11]+4[21])= [32][117] = 33 + 14 = 47

선형 결합임을 알 수 있다.